C++：求解多个变量的标量函数的最小化器

C++：求解多个变量的标量函数的最小化器

在数学和计算机科学领域中，最小化器是一种用于寻找函数的最小值的工具。在本文中，我们将探讨如何使用C++实现一个求解多个变量的标量函数的最小化器。

首先，让我们定义一下问题。我们的目标是找到一个多变量函数的最小值。这个函数可以是任意形式的，但是我们将以一个简单的二次函数为例来说明。假设我们要最小化的函数为：

double objectiveFunction(double x, double y) {
    return x * x + y * y;
}

这个函数计算了给定x和y值时的平方和。我们的目标是找到使该函数取得最小值的x和y的值。

接下来，我们将使用优化算法来找到最小值。C++标准库提供了一些优化算法，其中包括梯度下降法（Gradient Descent）和牛顿法（Newton’s Method）。在本文中，我们将使用梯度下降法来解决这个问题。

梯度下降法是一种迭代的优化算法，它基于函数的梯度信息来更新变量的值，以逐步接近最小值。下面是使用梯度下降法求解最小值的示例代码：

#include <iostream>